仿生机器臂让断臂乐手演奏钢琴，首次为假肢引入深度学习

科技改变生活

12月14日，佐治亚理工学院的工程教授Gil Weinberg为失去手臂的乐手制作了一个仿生机械臂，可直接由乐手的大脑控制，让这名乐手在经历截肢手术5年后终于再次演奏起了钢琴。

发展到现在，许多假肢遍布传感器、使用人造骨骼打造，已经能够进行更加精细的抓取、松开等动作。但是，这些假肢大部分还需要使用电脑输入指令进行动作，要让大脑直接控制机器臂还非常困难。

为了达到这个目的，Weinberg教授想到的是利用截肢处肌肉运动产生的电活动来判断大脑想做什么。我们知道，当大脑想要移动某只手指的时候，会将信号传送到前臂，再到手掌，通过这一些列的肌肉收缩、伸展来实现手上的动作。对于截肢者来说，电活动传递到截肢的地方就停止了。因此，只要手臂能够检测到截肢处的肌肉活动，并判断大脑想干什么，就大功告成。

但是，大脑发送给前臂的电信息太复杂太精细了，这些信息包含了对每根手指多种操控动作。对此，Weinberg教授提出了两个解决方案：搭配了超声波的肌电图（EMG）传感器和深度神经网络。

肌电图是一种在医学上用于检测肌肉动作时产生电活动的方法，不同的肌肉活动也对应了不同的电活动。而超声波则是让传感器收集的电活动更加清晰，然后研究人员将不同的电活动与不同手指手势关联起来。

获得这些电活动与手势的关联之后，连贯性和灵巧度又成了问题。研究人员则在此引入了深度神经网络，经过训练之后，该深度神经网络能够起到预测和记忆作用，就好像肌肉本身带有的记忆效应和条件反射一样。这也是目前世界上首次将深度学习引入仿生假肢。

有意思的是，这名乐手Jason Barnes佩戴该仿生机器臂弹了一首《星球大战》的主题曲。这是因为《星球大战》中的天行者拥有一个和人手一模一样的机械手臂，而研究人员也称自己的这款手臂为“卢克·天行者的仿生手”。

这项研究的负责人Gil Weinberg教授，曾获麻省理工学院工程博士学位。他7岁开始学习钢琴，因此他的项目多是工程与音乐结合的跨学科研究，例如可以打鼓的机器人、可以听音乐的机器人。他还把这些机器人组成不同的乐队，曾在谷歌的开发者大会、以及日本横滨、哥本哈根、迈阿密、奥地利等地的音乐会上表演。

而这次也是Weinberg教授第二次和这位断臂音乐人合作。2014年，Weinberg教授曾为他制造了一个可以打鼓的机器臂，能够控制敲打力度。但这次的钢琴手就更加精细了，能够完成这项微妙的动作，那么日常的活动诸如吃饭、拿东西也几乎都能实现。

Weinberg教授下一步的计划是优化该手臂的能耗和大小，使其能够易于穿戴，以便进行商业化。此外，我们此前也曾报道过一些机构正在研发脑接口技术让大脑能直接控制假肢，例如墨尔本大学可植入大脑的电极丝、罗切斯特大学在猴子大脑中植入的电极，都取得了相当大的进展。这让仿生假肢正在变得越来越强大，它们不再仅仅是一根用于站稳的木讷的棍子，也为失去四肢的患者带来福音。